Impact of the Adoption of Advanced Information and Communication Technologies on Firm Performance in the Canadian Manufacturing Sector
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the evolution of the industrial structure in the Canadian manufacturing sector and its relationship to technological change by examining the take-up of advanced technologies and how it is related to the stochastic growth process in the plant population. Its framework is grounded in the view that growth is a stochastic process that involves learning. Experimentation with new technologies rewards some firms with superior growth and profitability. Examining how growth is associated with the choice of different technology strategies indicates which of these is being rewarded. The evolution of this process is studied by examining the relationship between the uptake of advanced technologies and the performance of plants in the manufacturing sector. This is done by using cross-sectional data on advanced technology use and by combining it with longitudinal panel data on plant performance. In particular, the paper examines the relationship between the use of information and communications technology (ICT) and the growth in a plant's market share and its relative productivity. The study finds that a considerable amount of market share is transferred from declining firms to growing firms over a decade. At the same time, the growers increase their productivity relative to the losers. Those technology users that were using communications technologies or that combined technologies from different classes increased their relative productivity the most. In turn, gains in relative productivity were accompanied by gains in market share. Other factors that were associated with gains in market share were the presence of R&D facilities and other innovative activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».